1.安装K8S参考上篇博客K8S原理、安装和部署2.安装Helm并加入环境变量Helm可以帮忙管理k8s的应用,用它来安装minio和vvp，如果下载很慢，可以根据官网选择其他安装方式wgethttps://get.helm.sh/helm-v3.5.4-linux-amd64.tar.gztar-xvzfhelm-v3.5.4-linux-amd64.tar.gzmvlin

Download:【Flink+ClickHouse玩转企业级实时大数据开发】百度网盘下载Flink，ClickHouse介绍ApacheFlink是一个在无界和有界数据流上进行有状态计算的框架。由于许多流应用程序被设计为在最短的停机时间内连续运行，流处理器必须提供出色的故障恢复，以及在应用程序运行时监视和维

前言突然的一个想法，我想把flink官网英语版全部看一遍翻译出来，并且带上自己的理解。自己不是什么大神，只是想这样做一遍，有人说不是有中文版，因为我自己想练习一下英语和对flink的理解吧！工作是一步一步进行的，所以此博客会不断更新直到读完，希望能够坚持读完！能力有限，希望写的不对的

一、背景说明在Flink中对流数据进行去重计算是常有操作，如流量域对独立访客之类的统计，去重思路一般有三个：基于Hashset来实现去重数据存在内存，容量小，服务重启会丢失。使用状态编程ValueState/MapState实现去重常用方式，可以使用内存/文件系统/RocksDB作为状态后端存储。结合Re

上级：https://www.cnblogs.com/hackerxiaoyon/p/12747387.htmlDataStreamAPIDataStreamApi提供了健壮，有状态的流应用，提供了细力度的控制基于状态和时间，事件驱动系统中可以高级实现。通过DataStreamApi一步一步的向导我们可以学习到一个有状态的流应用。WhatAreYouBui

文章目录前言一、Flink简介1.Flink组件栈2.Flink基石3.Fink的应用场景3.1Event-drivenApplications【事件驱动】3.2DataAnalyticsApplications【数据分析】3.3DataPipelineApplications【数据管道】4.Flink的优点5.流处理&批处理6.流批统一二、Flink安装

简介： 微博通过将Flink实时流计算框架跟业务场景相结合，在平台化、服务化方面做了很大的工作，在开发效率、稳定性方面也做了很多优化。我们通过模块化设计和平台化开发，提高开发效率。微博机器学习研发中心数据计算负责人，高级系统工程师曹富强为大家带来Flink实时计算在微博

importorg.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;importorg.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.

简介： bilibili万亿级传输分发架构的落地，以及AI领域如何基于Flink打造一套完善的预处理实时Pipeline。本文由bilibili大数据实时平台负责人郑志升分享，本次分享核心讲解万亿级传输分发架构的落地，以及AI领域如何基于Flink打造一套完善的预处理实时Pipeline。本次

1.声明当前内容主要用于本人学习ApacheFlink,内容主要借鉴ApacheFlink的官方文档需要环境：JDK1.8主要内容为：下载和在CentOS7中启动ApacheFlink开放端口和访问WebUI版的ApacheFlink2.下载启动ApacheFlink1.下载(flink-1.13.0-bin-scala_2.11.tgz),地址：ApacheFlink

1、flink编程模型1）抽象数据集DataStream(实时)：使用StreamExecutionEnvironment创建DataStreamDataSet(离线):使用ExecutionEnvironment创建DataSet2）编程模型Source:从指定的数据源创建最原始的抽象数据集Transformation:对数据集进行转换操作，返回一个新的数据集Sink:

自学Flink,坚持坚持再坚持!!! Flink概述前言一、实时即未来二、Flink官网三、一切从Apache开始四、富二代Flink五、Flink组件栈六、Flink四大基石七、Flink用武之地1.Event-drivenApplications2.DataAnalyticsApplications2.DataPipelineApplications八、扩

Flink：ApacheFlink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对***和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。Flink主要特点：1、高吞吐、低延迟、纯流式架构；2、支持对乱序事件的处理；3、有状态、提供exactly-once计算；4、高

一、clean之后直接package Theprogram'sentrypointclass'com.atguigu.wcBase.Workcount'wasnotfoundinthejarfile.需要在clean之后build，再package 二、standalone启动Flink集群start-cluster前提打开nc-lk9999提交jobflinkrun-ccom.atguigu.wcBase.St

一、普通实时计算和实时数仓的比较普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高；实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层

我们知道因为通常流是无限的（无界的），所以在流上的工作方式与批处理不同，使用相同的方式对流中的所有元素进行计数是不可能的。 但是很多时候又需要使用聚合事件(比如计数、求和)统计流上的数据，这个时候的聚合就用到了window，因为需要由window来划定范围，比如"计算过去的5分钟"，